还剩3页未读,继续阅读
文本内容:
课时训练18 回归分析限时10分钟1.下列是x和Y之间的一组数据,x0123Y1357则Y关于x的回归直线方程必过点 A.22 B.
1.50C.12D.
1.54解析由题意可知,==
1.5,==
4.又因为回归直线方程必过样本点的中心,,故Y关于x的回归直线方程必过点
1.54.答案D2.从某高中随机选取5名高三男生,其身高和体重的数据如下表所示身高xcm160165170175180体重Ykg6366707274根据上表可得回归直线方程=
0.56x+,据此模型预测身高为172cm的高三男生的体重为 A.
70.09kgB.
70.12kgC.
70.55kgD.
71.05kg解析==170,==
69.因为回归直线过点,,所以将点17069代入=
0.56x+中得=-
26.2,所以回归直线方程为=
0.56x-
26.2,代入x=172cm,则其体重约为
70.12kg.答案B3.在研究两个变量的相关关系时,观察散点图发现样本点集中于某一条指数曲线y=ebx+a的周围,令=lny,求得回归直线方程为=
0.25x-
2.58,则该模型的回归方程为________.解析因为=
0.25x-
2.58,=lny.所以y=e
0.25x-
2.
58.答案y=e
0.25x-
2.584.某工厂为了对新研发的一种产品进行合理定价,将该产品按事先拟定的价格进行试销,得到如下数据单价x元
88.
28.
48.
68.89销量Y件9084838075681求回归直线方程=x+,其中=-20,=-.2预计在今后的销售中,销量与单价仍然服从1中的关系,且该产品的成本是4元/件,为使工厂获得最大利润,该产品的单价应定为多少元?利润=销售收入-成本解析1=×8+
8.2+
8.4+
8.6+
8.8+9=
8.
5.=×90+84+83+80+75+68=
80.=+20=80+20×
8.5=250,=-20x+
250.2工厂获得利润z=x-4y=-20x2+330x-1000,由二次函数知识可知当x=时,zmax=
361.25元.故该产品的单价应定为
8.25元.限时30分钟1.某医学科研所对人体脂肪含量与年龄这两个变量研究得到一组随机样本数据,运用Excel软件计算得=
0.577x-
0.448x为人的年龄,y为人体脂肪含量.对年龄为37岁的人来说,下面说法正确的是 A.年龄为37岁的人体内脂肪含量都为
20.90%B.年龄为37岁的人体内脂肪含量为
21.01%C.年龄为37岁的人群中的大部分人的体内脂肪含量为
20.90%D.年龄为37岁的大部分的人体内脂肪含量为
31.5%解析x=37时,y=
0.577×37-
0.448=
20.90,因为回归方程得到的值只是近似的,故选C.答案C2.在两个变量Y与x的回归模型中,分析选择了四个不同的模型,它们的相关系数r如下,其中拟合效果最好的为 A.模型
①的相关系数为
0.8765B.模型
②的相关系数为
0.7351C.模型
③的相关系数为
0.0012D.模型
④的相关系数为
0.2151解析由于相关系数越接近于1,拟合效果越好,所以选A.答案A3.为了解儿子身高与其父亲身高的关系,随机抽取5对父子的身高数据如下父亲身高xcm174176176176178儿子身高Ycm175175176177177则Y对x的线性回归方程为 A.=x-1 B.=x+1C.=88+xD.=176解析设Y对x的线性回归方程为=x+,因为==,=-=176-×176=88,所以Y对x的回归直线方程为=x+
88.答案C4.在一组样本数据x1,y1,x2,y2,…,xn,ynn≥2,x1,x2,…,xn不全相等的散点图中,若所有样本点xi,yii=12,…,n都在直线y=x+1上,则这组样本数据的样本相关系数为 A.-1B.0C.D.1解析因为所有的点都在直线上,所以它就是确定的函数关系,所以相关系数为
1.答案D5.某产品的广告费用x与销售额y的统计数据如下表广告费用x万元4235销售额y万元49263954根据上表可得回归方程=x+中的为
9.4,据此模型预报广告费用为6万元时销售额为 A.
63.6万元B.
65.5万元C.
67.7万元D.
72.0万元解析==
3.5,==42,∴=-=42-
9.4×
3.5=
9.1,∴回归方程为=
9.4x+
9.1,∴当x=6时,=
9.4×6+
9.1=
65.5,故选B.答案B6.已知x,Y的取值如下表x2345Y
2.
23.
85.
56.5从散点图分析,Y与x线性相关,且回归直线方程为=
1.42x+,则的取值为________.解析由已知得==
3.5,=
4.
5.又∵回归直线过,,∴
4.5=
3.5×
1.42+,∴=-
0.
47.答案-
0.477.调查了某地若干户家庭的年收入x单位万元和年饮食支出y单位万元,调查显示年收入x与年饮食支出y具有线性相关关系,并由调查数据得到y对x的回归直线方程=
0.254x+
0.
321.由回归直线方程可知,家庭年收入每增加1万元,年饮食支出平均增加________万元.解析法一特殊值法.令x1=1得1=
0.254+
0.
321.令x2=1+1=2得2=2×
0.254+
0.321,2-1=
0.
254.法二由1=
0.254x1+
0.321,2=
0.254x1+1+
0.321,则2-1=
0.
254.答案
0.2548.在对两个变量进行回归分析时,甲、乙分别给出两个不同的回归方程,并对回归方程进行检验.对这两个回归方程进行检验时,与实际数据个数对比结果如下与实际相符数据个数与实际不符合数据个数合计甲回归方程32840乙回归方程402060合计7228100则从表中数据分析,________回归方程更好即与实际数据更贴近.解析可以根据表中数据分析,两个回归方程对数据预测的正确率进行判断,甲回归方程的数据准确率为=,而乙回归方程的数据准确率为=.显然甲的准确率高些,因此甲回归方程好些.答案甲9.某电脑公司有6名产品推销员,其工作年限与年推销金额数据如下表推销员编号12345工作年限x/年35679推销金额Y/万元233451求年推销金额Y关于工作年限x的回归直线方程;2若第6名推销员的工作年限为11年,试估计他的年推销金额.参考数据=
1.02;由检验水平
0.01及n-2=3,查表得r
0.01=
0.
959.参考公式线性回归方程系数公式=x+,其中=,=-.解析1设所求的回归直线方程为=x+,则===
0.5,=-=
0.
4.所以年推销金额Y关于工作年限x的回归直线方程为=
0.5x+
0.
4.2当x=11时,=
0.5x+
0.4=
0.5×11+
0.4=
5.9万元.所以可以估计第6名推销员的年推销金额为
5.9万元.10.假设关于某种设备的使用年限x年与所支出的维修费用y万元有如下统计资料x23456y
2.
23.
85.
56.
57.0已知=90,≈
140.8,iyi=
112.3,≈
8.9,≈
1.4,n-2=3时,r
0.05=
0.
878.1求,;2对x,y进行线性相关性检验;3如果x与y具有线性相关关系,求出回归直线方程;4假设使用年限为10年时,维修费用约是多少万元?解析1==4,==
5.2步骤如下
①作统计假设x与y不具有线性相关关系;
②iyi-5=
112.3-5×4×5=
12.3,-52=90-5×42=10,-52=
140.8-125=
15.8,所以r===≈≈
0.987;
③|r|=
0.987>
0.878,即|r|>r
0.05,所以有95%的把握认为x与y之间具有线性相关关系,去求回归直线方程是有意义的.3===
1.
23.=-=5-
1.23×4=
0.
08.所以回归直线方程为=
1.23x+
0.
08.4当x=10时,=
1.23×10+
0.08=
12.38万元,即假设使用10年时,维修费用约为
12.38万元.。